简介
《随机过程与控制》系统介绍了随机过程与随机控制的基础知识与基本理论，主要有随机过程与随机控制两部分。随机过程部分包括随机信号基础、随机过程的统计特性、随机分析及平稳随机过程、正态随机过程、泊松过程及马尔可夫链等内容；随机控制部分包括随机系统的自回归滑动平均模型与受控自回归滑动平均模型的统计特性、参数辨识、模型定阶及预测、滤波与平滑及最小差方控制，随机系统状态模型与最优状态估计等内容。选材注重基础性、实用性、新颖性与实践性，内容论述由浅入深、逻辑严谨、表述清晰，符合工科学生的认知规律。
《随机过程与控制》可作为信息与通信工程、电子与通信工程、控制理论与控制工程、电路与系统、大气科学等专业的研究生教材；也可作为电子信息类专业及大气科学专业高年级本科生教材；也可作为工程技术人员的参考用书。
目录
前言
第1章 基础知识
1.1 概率
1.2 随机变量及其分布
1.3 随机变量的数字特征
1.4 矩母函数、特征函数与拉普拉斯变换
1.5 随机变量的函数及其分布
1.6 随机信号中常见分布律
1.7 复随机变量
习题
第2章 随机过程
2.1 随机过程定义与分类
2.2 随机过程的有限维分布族
2.3 随机过程的数字特征
2.4 随机过程的特征函数
2.5 复随机过程及其统计描述
2.6 矩阵随机过程
2.7 常见的随机过程
习题
第3章 随机分析与平稳随机过程
3.1 随机变量序列的均方收敛
3.2 随机过程的均方连续性
3.3 随机过程的均方导数
3.4 随机过程的均方积分
3.5 平稳随机过程及其各态历经性
3.6 随机过程的微分方程
习题
第4章 随机过程的谱分析
4.1 平稳随机过程的功率谱密度
4.2 谱密度的性质
4.3 窄带随机过程及其功率谱密度
4.4 白噪声过程及其功率谱密度
习题
第5章 泊松过程
5.1 泊松过程的概念
5.2 泊松过程的统计特性
5.3 非齐次泊松过程
5.4 复合泊松过程
习题
第6章 Markov链
6.1 离散时间Markov链
6.2 离散时间Markov链的状态分类
6.3 离散时间Markov链转移概率Pu（k）的极限与平稳分布
6.4 连续时间Markov链
习题
第7章 随机过程通过控制系统分析
7.1 随机过程通过离散时间控制系统的时频特性
7.2 随机过程通过连续时间控制系统的时频特性
习题
第8章 ARMA模型及其辨识与预测
8.1 ARMA模型
8.2 ARMA的自相关函数及其谱
……
第9章 CARMA模型及其辨识与预测
第10章 随机状态模型与估计
第1章 基础知识
1.1 概率
1.2 随机变量及其分布
1.3 随机变量的数字特征
1.4 矩母函数、特征函数与拉普拉斯变换
1.5 随机变量的函数及其分布
1.6 随机信号中常见分布律
1.7 复随机变量
习题
第2章 随机过程
2.1 随机过程定义与分类
2.2 随机过程的有限维分布族
2.3 随机过程的数字特征
2.4 随机过程的特征函数
2.5 复随机过程及其统计描述
2.6 矩阵随机过程
2.7 常见的随机过程
习题
第3章 随机分析与平稳随机过程
3.1 随机变量序列的均方收敛
3.2 随机过程的均方连续性
3.3 随机过程的均方导数
3.4 随机过程的均方积分
3.5 平稳随机过程及其各态历经性
3.6 随机过程的微分方程
习题
第4章 随机过程的谱分析
4.1 平稳随机过程的功率谱密度
4.2 谱密度的性质
4.3 窄带随机过程及其功率谱密度
4.4 白噪声过程及其功率谱密度
习题
第5章 泊松过程
5.1 泊松过程的概念
5.2 泊松过程的统计特性
5.3 非齐次泊松过程
5.4 复合泊松过程
习题
第6章 Markov链
6.1 离散时间Markov链
6.2 离散时间Markov链的状态分类
6.3 离散时间Markov链转移概率Pu（k）的极限与平稳分布
6.4 连续时间Markov链
习题
第7章 随机过程通过控制系统分析
7.1 随机过程通过离散时间控制系统的时频特性
7.2 随机过程通过连续时间控制系统的时频特性
习题
第8章 ARMA模型及其辨识与预测
8.1 ARMA模型
8.2 ARMA的自相关函数及其谱
……
第9章 CARMA模型及其辨识与预测
第10章 随机状态模型与估计
随机过程与控制
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